generation

【经典面试题】【JVM与性能调优】垃圾回收算法（标记-清除算法/复制算法/标记-整理算法/CMS/G1/ZGC）

分代收集算法（GenerationalC

本本本添哥·2025-07-29 20:53

基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果

【摘要】本文是AI落地实践的优秀案例，利用RAG技术（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）的知识库实践为背景，介绍了RAG技术的发展及存在的不足，以及知识图谱相关的知识

罗伯特之技术屋·2025-07-29 11:50

RAG流程中，要怎么对文本进行拆词？

在RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）流程中，对文本的拆词（Tokenization）是影响检索和生成效果的关键步骤。

java干货仓库·2025-07-29 03:25

打造专属知识库：手把手教你构建RAG系统

RAG通常指的是"Retrieval-AugmentedGeneration"，即“检索增强的生成”。

·2025-07-28 13:31

【代码问题】【模型部署】部署千问时，ImportError: Cannot import available module of Qwen2_5_VLForConditionalGeneration

多半是环境的问题，最主要的是python版本要高python==3.12.9accelerate==1.8.1pipinstallqwen-vl-utils[decord]==0.0.8peft==0.14.0transformers==4.52.3torch==2.7.0torchvision==0.22.0modelscope==1.27.1

Catching Star·2025-07-28 06:45

Java垃圾回收算法详解：从基础到高级全面解析

ReachabilityAnalysis）三、垃圾回收算法分类3.1标记-清除算法（Mark-Sweep）3.2复制算法（Copying）3.3标记-整理算法（Mark-Compact）3.4分代收集算法（GenerationalC

·2025-07-27 17:39

RAG面试内容整理-1. 检索增强生成（RAG）概述与意义

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种将大语言模型与外部知识库相结合的生成式AI架构。

不务正业的猿·2025-07-27 14:18

「大模型应用」(2)RAG的检索与rerank

0.基础内容我们先来介绍几种检索方式，在RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）框架中，稀疏检索器（SparseRetriever）和密集检索器（DenseRetriever

木楚子·2025-07-26 19:56

chatgpt API绘图 —— gpt-image-1

官方API文档：https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation?

外星人AI·2025-07-26 07:57

51-34 DALLE2 结合预训练CLIP和扩散模型实现图像生成

今天要分享的论文是OpenAI于2022年4月出品的DALLE2，全名HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents。

UROVAs驭星达·2025-07-26 04:43

Python 解析 RAG（检索增强生成）的核心概念

```htmlPython解析RAG（检索增强生成）的核心概念Python解析RAG（检索增强生成）的核心概念RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合了检索和生成能力的模型架构

产品挨打师·2025-07-25 13:55

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | LLM当“裁判”靠谱吗？——解析代码生成与总结任务中的LLM评判能力

——解析代码生成与总结任务中的LLM评判能力论文：OntheEffectivenessofLLM-as-a-judgeforCodeGenerationandSummarizationarXiv:2507.16587OntheEffectivenessofLLM-as-a-judgeforCodeGenerationandSummarizationGiuseppeCrupi

张较瘦_·2025-07-24 13:13

Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction

论文链接：VisualAutoregressiveModeling:ScalableImageGenerationviaNext-ScalePrediction文章目录简介预测下一个token自回归模型范式分析

zzfive·2025-07-21 15:27

AI日报-20250620：华为云重磅发布盘古大模型5.5！宇树科技C轮融资引爆资本圈！Genspark AI Pod震撼发布！

1、昆仑万维开源Skywork-SWE-32B：32B模型刷新代码修复SOTA，性能直逼闭源巨头2、腾讯AILab开源音乐生成大模型SongGeneration，人人皆可创作音乐！3、重磅！

未来世界2099·2025-07-20 20:05

构建企业私有RAG系统全流程：从 PDF 到智能问答的落地实践

RAG，全称Retrieval-AugmentedGeneration（检索增强生成）。通俗点说，它的核心思想就一句话：“模型不知道的内容，从你的知识库里搜；然后由模型来生成回答。”

观熵·2025-07-20 12:16

用 Next.js 实现静态与动态渲染的完美平衡

静态站点生成（StaticSiteGeneration，SSG）与服务器端渲染（Server-SideRendering，SSR）各有优劣：前者在首屏加载速度和CDN分发方面表现卓越，而后者在动态内容更新和个性化体验上占据优势

荣华富贵8·2025-07-20 02:30

NGS测序基础梳理02-簇生成（Cluster Generation）及flow cell介绍

本文图解Illumina测序平台，flowcell表面簇生成（ClusterGeneration）过程。写作时间：2020，有问题可留言或者我的公众号。本文将了解到什么？

qq_21478261·2025-07-12 16:21

网安学习NO.12

下一代防火墙（Next-GenerationFirewall，简称NGFW）是在传统防火墙基础上发展而来的新一代网络安全防护设备，其核心目标是解决传统防火墙在复杂网络环境（如云计算、移动办公、加密流量激增等

·2025-07-12 08:54

如何从性能菜鸟变性能大咖之------jvm 内存

堆内存分为年轻代（YoungGeneration）和老年代（OldGeneration）。年轻

颜挺锐·2025-07-12 05:33

AI产品经理需要了解的算法知识

1、自然语言生成（NLG）自然语言生成（NaturalLanguageGeneration，简称NLG）是一种人工智能技术，它的目标是将计算机的数据、逻辑或算法产生的信息转换成人类可读的自然语言文本。

AI劳模·2025-07-12 00:27

基于MCP协议使用python实现天气预报接口实时查询全国各地天气情况

Mcp_Server端：python脚本importjsonfromfastmcpimportFastMCPfromdashscopeimportGenerationimporthttpxfromtypingimportAny

@Ma·2025-07-11 16:08

OpenWebUI(11)源码学习-后端config.py配置文件

**RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）配置**6.**图像生成配置**7.**代码解释器配置**

青苔猿猿·2025-07-11 12:08

5g信号频率是多少赫兹_我家WiFi也有“5G”，这是5G信号吗？

5G是“5thgenerationmobilenetworks”的缩写，是最新一代蜂窝移动通信技术，5G中的这G是英文generation的缩写。简单来说就是5G网速更快、时延更小。无线通信技术是

·2025-07-11 06:30

5th-Generation Mobile Communication Technology（三）

目录一、5G/NR1、快速参考（QuickReference）2、5GSuccess3、5GChallenges4、QualcommVideos二、PHYandProtocol1、FrameStructure2、Numerology3、Waveform4、FrequencyBand5、BWP6、Synchronization7、BeamManagement8、CSIFramework9、Chann

志明_·2025-07-10 21:30

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 当 LLM 写代码时，它的 “思考过程” 靠谱吗？—— 揭秘 CoT 质量的那些事儿

EvaluatingtheQualityofCoTsinLLM-basedCodeGenerationarXiv:2507.06980[pdf,html,other]AreTheyAllGood?

张较瘦_·2025-07-10 18:42

基于Deepseek+RAG构建企业知识库：文档预处理与数据整理

基于Deepseek+RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术构建企业知识库，能够有效整合企业内外部知识资源，实现知识的快速检索和精准应用。

大势下的牛马·2025-07-10 12:30

huggingface笔记：文本生成Text generation

1加载LLM模型fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMimporttorchimportosmodel=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2",device_map="auto",#自动分配到所有可用设备（优先GPU）torch_dtype=torch.bfloat16)2编码

UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

人工智能-基础篇-18-什么是RAG(检索增强生成：知识库+向量化技术+大语言模型LLM整合的技术框架)

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合外部知识检索与大语言模型（LLM）生成能力的技术框架，旨在提升生成式AI在问答、内容创作等任务中的准确性、实时性和领域适应性

weisian151·2025-07-09 20:47

[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究：来龙去脉与创新突破

需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究：来龙去脉与创新突破论文标题：RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationarXiv:2507.02858RequirementsElicitationFollow-UpQuestionGenerationYuchenShen

·2025-07-09 20:47

GEOS-Chem中硫化物气溶胶模块配置问题的技术分析

中硫化物气溶胶模块配置问题的技术分析geos-chemGEOS-Chem"ScienceCodebase"repository.ContainsGEOS-Chemscienceroutines,rundirectorygenerationscripts

房千玲Trustworthy·2025-07-08 14:00

【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models

从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先，扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着，模型生成一个增强的数据集，并进一步优化以提高保真度。最后，这些合成数据与少量样本训练数据集结合，用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色，这表明模型与真实数据更加吻合，如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff（Bi-GuidedDiffusion）

Bosenya12·2025-07-08 05:25

从被动检索到主动思考：Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析

摘要随着大语言模型（LLMs）的广泛应用，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。

一休哥助手·2025-07-08 05:25

爆改RAG！用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南

——一位被RAG气哭的AI工程师前言：RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了，大家都知道RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是大模型落地的“万金油

许泽宇的技术分享·2025-07-07 09:58

【论文笔记】RAGLAB: A Modular and Research-Oriented Unified Framework for Retrieval-Augmented Generation

论文信息论文标题：RAGLAB:AModularandResearch-OrientedUnifiedFrameworkforRetrieval-AugmentedGeneration-EMNLP24论文作者

AustinCyy·2025-07-07 00:00

从维基百科到知识图谱：用 DSPy、OpenAI 和 TiDB 构建 GraphRAG 的奇妙旅程

传统的RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）方法虽然在信息检索领域表现出色，但随着需求复杂度的提升，GraphRAG（基于知识图谱的RAG）逐渐成为更优的解决方案。

步子哥·2025-07-06 20:34

LangChain4j如何自定义文档转换器实现数据清洗？

LangChain4j提供了3种RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）实现，我们通常在原生或高级的RAG实现中，要对数据进行清洗，也就是将外接知识库中的原数据进行噪音去除

古斯塔夫歼星炮·2025-07-06 08:18

CVPR 2024 图像、视频处理总汇（视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等）

1、Image/VideoCaptioning(图像/视频字幕)VisualFactChecker:EnablingHigh-FidelityDetailedCaptionGenerationPolos

点云SLAM·2025-07-06 02:09

JVM 中的完整 GC 流程

二、JVM内存结构概述（一）堆内存新生代（YoungGeneration）Eden区：新创建的对象首先分配在Eden区。Surviv

一叶飘零_sweeeet·2025-07-04 14:31

RAG技术全面对比研究：探索最优检索增强生成策略

Retrieval-AugmentedGeneration（RAG，检索增强生成）技术应运而生，它结合了检索和生成的优势，通过从大量文档中检索相关信息，再利用这些信息生成高质量的回答。

·2025-07-03 13:10

RAG技术栈详解：构建智能问答系统的核心组件

本文深度剖析RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术栈的核心构成，助你快速搭建企业级知识增强系统一、RAG技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块（Retriever

认知超载·2025-07-03 08:06

JVM垃圾回收器

以下是JVM中主要的垃圾收集器类型及其特点，通常从两个维度来理解：维度一：按工作区域（分代收集的核心思想）年轻代收集器：主要负责回收年轻代（YoungGeneration）中的对象。特点：年轻代

俗尘某某·2025-07-03 03:01

【大模型学习 | BLIP原理】

BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出，现有的视觉

九年义务漏网鲨鱼·2025-07-03 00:07

ZYNQ MPSOC PL端DDR4读写--介绍（1）

1DDR4介绍DDR4SDRAM（Double-Data-RateFourthGenerationSynchronousDynamicRandomAccessMemory，简称为DDR4SDRAM），是一种高速动态随机存取存储器

LEEE@FPGA·2025-07-03 00:35

【T2I】R&B: REGION AND BOUNDARY AWARE ZERO-SHOT GROUNDED TEXT-TO-IMAGE GENERATION

CODE:2309https://github.com/StevenShaw1999/RnBABSTRACT近期的文本到图像（T2I）扩散模型在以文本提示作为输入生成高质量图像方面取得了显著进展。然而，这些模型无法传达布局指令所指定的合适空间构图。在这项工作中，我们探索了使用扩散模型进行零样本接地T2I生成，即无需训练辅助模块或微调扩散模型就能生成与输入布局信息相对应的图像。我们提出了一种区域与边

Akttt·2025-07-02 17:13

用“Gemini 2.0 Flash Preview Image Generation”模型修改图片，有哪些常用的提示词和方法

选定模型在GoogleAIStudio或API中切换到gemini-2.0-flash-preview-image-generation并将输出格式设为Image+Text，否则不会返回图片。

子燕若水·2025-07-01 09:28

RAG和KAG的区别

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）和KAG（Knowledge-AugmentedGeneration，知识增强生成）都是用于增强生成模型能力的框架，但它们在多个方面存在区别

testresultstomorrow·2025-07-01 06:39

RAG系统的“聪明药”：如何用反馈回路让你的AI越用越聪明？

今天我们来聊聊RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）系统的进化之路——如何让它像喝了聪明药一样，越用越聪明，越聊越懂你。你是不是也有这样的体验？

许泽宇的技术分享·2025-06-30 14:19

企业级RAG系统架构设计与实现指南（Java技术栈）

企业级RAG系统架构设计与实现指南（Java技术栈）开篇：RAG系统的基本概念与企业应用价值在当今快速发展的AI技术背景下，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG

在未来等你·2025-06-30 12:32

多模态大语言模型arxiv论文略读（140）

SemiHVision:EnhancingMedicalMultimodalModelswithaSemi-HumanAnnotatedDatasetandFine-TunedInstructionGeneration

·2025-06-30 11:28

JVM堆（Heap）详解与工作流程分析

JVM堆（Heap）详解与工作流程分析1.JVM堆核心架构1.1堆内存整体布局Java堆新生代YoungGeneration老年代OldGenerationEden区Survivor区S0Survivor

empti_·2025-06-30 04:48

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